Разпределено проследяване: Анализ на потока от заявки за модерни приложения

В днешните сложни и разпределени архитектури на приложения разбирането на потока от заявки през множество услуги е от решаващо значение за осигуряване на производителност, надеждност и ефективно отстраняване на грешки. Разпределеното проследяване предоставя необходимите прозрения, като проследява заявките, докато преминават през различни услуги, позволявайки на разработчиците и оперативните екипи да откриват тесни места в производителността, да идентифицират зависимости и да разрешават проблеми бързо. Това ръководство разглежда в дълбочина концепцията за разпределено проследяване, неговите предимства, стратегии за имплементация и практически случаи на употреба.

Какво е разпределено проследяване?

Разпределеното проследяване е техника, използвана за наблюдение и профилиране на заявки, докато те се разпространяват в разпределена система. То предоставя цялостен поглед върху жизнения цикъл на заявката, показвайки пътя, който тя изминава от началната точка на влизане до крайния отговор. Това ви позволява да идентифицирате кои услуги участват в обработката на конкретна заявка, латентността, допринесена от всяка услуга, и всякакви грешки, които възникват по пътя.

Традиционните инструменти за мониторинг често се оказват недостатъчни в разпределени среди, защото се фокусират върху отделни услуги в изолация. Разпределеното проследяване преодолява тази празнина, като предоставя унифициран поглед върху цялата система, което ви позволява да съпоставяте събития в множество услуги и да разбирате връзките между тях.

Ключови концепции

• Span: Span представлява единична работна единица в рамките на едно проследяване. Обикновено съответства на конкретна операция или извикване на функция в рамките на услуга. Span-овете съдържат метаданни като начални и крайни времеви маркери, име на операцията, име на услугата и тагове.
• Trace: Trace представлява пълния път на заявка, докато тя преминава през разпределена система. Състои се от дърво от span-ове, като коренният span представлява началната точка на влизане на заявката.
• Trace ID: Уникален идентификатор, присвоен на проследяване, позволяващ да се съпоставят всички span-ове, принадлежащи към една и съща заявка.
• Span ID: Уникален идентификатор, присвоен на span в рамките на проследяване.
• Parent ID: Span ID на родителския span, установяващ причинно-следствената връзка между span-овете в едно проследяване.
• Context Propagation: Механизмът, чрез който Trace ID, Span ID и други метаданни за проследяване се предават между услугите, докато заявката се разпространява в системата. Това обикновено включва инжектиране на контекста за проследяване в HTTP хедъри или други протоколи за съобщения.

Предимства на разпределеното проследяване

Имплементирането на разпределено проследяване предоставя няколко ключови предимства за организации, опериращи със сложни разпределени системи:

• Подобрен мониторинг на производителността: Идентифицирайте тесни места в производителността и проблеми с латентността между услугите, което позволява по-бърз анализ на първопричината и оптимизация.
• Усъвършенствано отстраняване на грешки: Получете цялостно разбиране за потоците на заявките, което улеснява диагностицирането и разрешаването на грешки, обхващащи множество услуги.
• Намалено средно време за разрешаване (MTTR): Бързо намирайте източника на проблемите, минимизирайки престоите и подобрявайки общата надеждност на системата.
• По-добро разбиране на зависимостите: Визуализирайте връзките между услугите, разкривайки скрити зависимости и потенциални точки на отказ.
• Оптимизирано разпределение на ресурсите: Идентифицирайте недостатъчно използвани или претоварени услуги, което позволява по-ефективно разпределение на ресурсите и планиране на капацитета.
• Подобрена наблюдаемост: Получете по-дълбоко разбиране за поведението на системата, което ви позволява проактивно да идентифицирате и адресирате потенциални проблеми, преди те да засегнат потребителите.

Имплементиране на разпределено проследяване

Имплементирането на разпределено проследяване включва няколко стъпки, включително избор на бекенд за проследяване, инструментариум за вашия код и конфигуриране на разпространението на контекста.

1. Избор на бекенд за проследяване

Налични са няколко бекенда за проследяване с отворен код и комерсиални, всеки със своите силни и слаби страни. Някои популярни опции включват:

• Jaeger: Система за проследяване с отворен код, първоначално разработена от Uber. Тя е подходяща за архитектури с микросървиси и предоставя лесен за използване уеб интерфейс за визуализация на проследявания.
• Zipkin: Система за проследяване с отворен код, първоначално разработена от Twitter. Известна е със своята мащабируемост и поддръжка на различни бекенди за съхранение.
• OpenTelemetry: Рамка за наблюдаемост с отворен код, която предоставя неутрален спрямо доставчика API за инструментариум на вашия код и събиране на телеметрични данни. Поддържа различни бекенди за проследяване, включително Jaeger, Zipkin и други. OpenTelemetry се превръща в индустриален стандарт.
• Комерсиални решения: Datadog, New Relic, Dynatrace и други комерсиални платформи за мониторинг също предлагат възможности за разпределено проследяване. Тези решения често предоставят допълнителни функции като агрегиране на логове, мониторинг на метрики и известяване.

Когато избирате бекенд за проследяване, вземете предвид фактори като мащабируемост, производителност, лекота на използване, интеграция с вашата съществуваща инфраструктура и цена.

2. Инструментариум за вашия код

Инструментариумът на вашия код включва добавяне на код за създаване на span-ове и разпространение на контекста за проследяване. Това може да се направи ръчно с помощта на библиотека за проследяване или автоматично с помощта на агент за инструментариум. Автоматичният инструментариум става все по-популярен, тъй като изисква по-малко промени в кода и е по-лесен за поддръжка.

Ръчен инструментариум: Това включва използването на библиотека за проследяване за създаване на span-ове в началото и края на всяка операция, която искате да проследите. Също така трябва ръчно да разпространявате контекста за проследяване между услугите. Ето един основен пример с OpenTelemetry в Python:

from opentelemetry import trace
from opentelemetry.sdk.trace import TracerProvider
from opentelemetry.sdk.trace.export import BatchSpanProcessor
from opentelemetry.sdk.trace.export import ConsoleSpanExporter

# Конфигуриране на tracer provider
tracer_provider = TracerProvider()
processor = BatchSpanProcessor(ConsoleSpanExporter())
tracer_provider.add_span_processor(processor)
trace.set_tracer_provider(tracer_provider)

# Вземане на tracer
tracer = trace.get_tracer(__name__)

# Създаване на span
with tracer.start_as_current_span("my_operation") as span:
 span.set_attribute("key", "value")
 # Изпълнение на операцията
 print("Изпълнявам моята операция")

Автоматичен инструментариум: Много библиотеки за проследяване предоставят агенти, които могат автоматично да добавят инструментариум към вашия код, без да изискват ръчни промени. Тези агенти обикновено използват манипулация на байткод или други техники за инжектиране на код за проследяване във вашето приложение по време на изпълнение. Това е много по-ефективен и по-малко интрузивен начин за имплементиране на проследяване.

3. Конфигуриране на разпространението на контекста

Разпространението на контекста е механизмът, чрез който метаданните за проследяване се предават между услугите. Най-често срещаният подход е да се инжектира контекстът за проследяване в HTTP хедъри или други протоколи за съобщения. Конкретните хедъри, използвани за разпространение на контекста, зависят от бекенда за проследяване, който използвате. OpenTelemetry дефинира стандартни хедъри (напр. `traceparent`, `tracestate`), за да насърчи оперативната съвместимост между различните системи за проследяване.

Например, когато използвате Jaeger, може да инжектирате хедъра `uber-trace-id` в HTTP заявките. Приемащата услуга след това ще извлече Trace ID и Span ID от хедъра и ще създаде дъщерен span. Използването на сървис меш като Istio или Linkerd също може да се справи с разпространението на контекста автоматично.

4. Съхранение и анализ на данни

След събирането на данните от проследяването, те трябва да бъдат съхранени и анализирани. Бекендите за проследяване обикновено предоставят компонент за съхранение на данните от проследяването и интерфейс за заявки за извличане и анализ на проследявания. Jaeger, например, може да съхранява данни в Cassandra, Elasticsearch или в паметта. Zipkin поддържа Elasticsearch, MySQL и други опции за съхранение. OpenTelemetry предоставя експортъри, които могат да изпращат данни към различни бекенди.

Инструментите за анализ често предоставят функции като:

• Визуализация на проследявания: Показване на проследяванията като водопадна диаграма, показваща продължителността на всеки span и връзките между тях.
• Графики на зависимостите между услугите: Визуализация на зависимостите между услугите въз основа на данните от проследяването.
• Анализ на първопричината: Идентифициране на първопричината за тесни места в производителността или грешки чрез анализ на данните от проследяването.
• Известяване: Конфигуриране на известия въз основа на данните от проследяването, като например прагове на латентност или честота на грешките.

Практически случаи на употреба

Разпределеното проследяване може да се приложи в широк спектър от случаи на употреба в съвременните архитектури на приложения:

• Архитектура с микросървиси: В среди с микросървиси заявките често преминават през множество услуги. Разпределеното проследяване ви помага да разберете потока на заявките между услугите и да идентифицирате тесни места в производителността. Например, приложение за електронна търговия може да използва разпределено проследяване, за да проследи заявките, докато преминават през услугата за поръчки, услугата за плащания и услугата за доставка.
• Cloud-Native приложения: Cloud-native приложенията често се разполагат в множество контейнери и виртуални машини. Разпределеното проследяване ви помага да наблюдавате производителността на тези приложения и да идентифицирате проблеми, свързани с мрежата или разпределението на ресурсите.
• Сървърлес функции: Сървърлес функциите са краткотрайни и често без състояние. Разпределеното проследяване може да ви помогне да проследите изпълнението на тези функции и да идентифицирате проблеми с производителността или грешки. Представете си сървърлес приложение за обработка на изображения; проследяването би разкрило тесни места в различните етапи на обработка.
• Мобилни приложения: Разпределеното проследяване може да се използва за наблюдение на производителността на мобилни приложения и идентифициране на проблеми, свързани с мрежовата свързаност или бекенд услугите. Данните от мобилни устройства могат да се съпоставят с бекенд проследяванията, давайки пълна картина.
• Наследени приложения: Дори в монолитни приложения разпределеното проследяване може да бъде ценно за разбиране на сложни кодови пътища и идентифициране на тесни места в производителността. Проследяването може да бъде селективно активирано за критични транзакции.

Примерен сценарий: Приложение за електронна търговия

Разгледайте приложение за електронна търговия, изградено с архитектура на микросървиси. Приложението се състои от няколко услуги, включително:

• Frontend услуга: Обработва потребителски заявки и рендира потребителския интерфейс.
• Услуга за продукти: Управлява продуктовия каталог и извлича информация за продуктите.
• Услуга за поръчки: Създава и управлява клиентски поръчки.
• Услуга за плащания: Обработва плащания и управлява транзакции.
• Услуга за доставка: Организира изпращането на поръчките.

Когато потребител направи поръчка, frontend услугата извиква услугата за поръчки, която от своя страна извиква услугата за продукти, услугата за плащания и услугата за доставка. Без разпределено проследяване може да бъде трудно да се разбере потокът на заявките и да се идентифицират тесни места в производителността в тази сложна система.

С разпределено проследяване можете да проследите заявката, докато преминава през всяка услуга, и да визуализирате латентността, допринесена от всяка услуга. Това ви позволява да идентифицирате коя услуга причинява тесното място и да предприемете коригиращи действия. Например, може да откриете, че услугата за плащания е бавна поради заявка към базата данни, която отнема твърде много време. След това можете да оптимизирате заявката или да добавите кеширане, за да подобрите производителността.

Най-добри практики за разпределено проследяване

За да извлечете максимума от разпределеното проследяване, следвайте тези най-добри практики:

• Започнете с най-критичните услуги: Фокусирайте се върху инструментариума на услугите, които са най-критични за вашия бизнес или за които е известно, че са проблемни.
• Използвайте последователни конвенции за именуване: Използвайте последователни конвенции за именуване на span-ове и тагове, за да улесните анализа на данните от проследяването.
• Добавяйте смислени тагове: Добавяйте тагове към span-овете, за да предоставите допълнителен контекст за извършваната операция. Например, може да добавите тагове за HTTP метода, URL адреса или потребителския ID.
• Семплирайте проследявания: В среди с голям обем може да се наложи да семплирате проследяванията, за да намалите количеството събирани данни. Уверете се, че семплирате проследяванията по начин, който не изкривява резултатите ви. Съществуват стратегии като head-based или tail-based семплиране; tail-based семплирането предоставя по-точни данни за анализ на грешки.
• Наблюдавайте вашата инфраструктура за проследяване: Наблюдавайте производителността на вашия бекенд за проследяване и се уверете, че той не се превръща в тесно място.
• Автоматизирайте инструментариума: Използвайте агенти за автоматичен инструментариум, когато е възможно, за да намалите усилията, необходими за добавяне на инструментариум към вашия код.
• Интегрирайте с други инструменти за наблюдаемост: Интегрирайте разпределеното проследяване с други инструменти за наблюдаемост като агрегиране на логове и мониторинг на метрики, за да осигурите по-пълен поглед върху вашата система.
• Обучете екипа си: Уверете се, че екипът ви разбира предимствата на разпределеното проследяване и как да използва инструментите ефективно.

Бъдещето на разпределеното проследяване

Разпределеното проследяване се развива бързо, като непрекъснато се появяват нови инструменти и техники. Някои от ключовите тенденции в разпределеното проследяване включват:

• OpenTelemetry: OpenTelemetry се превръща в индустриален стандарт за разпределено проследяване, предоставяйки неутрален спрямо доставчика API за инструментариум на вашия код и събиране на телеметрични данни. Широкото му приемане опростява интеграцията между различни системи.
• eBPF: Extended Berkeley Packet Filter (eBPF) е технология, която ви позволява да изпълнявате изолирани програми в ядрото на Linux. eBPF може да се използва за автоматично добавяне на инструментариум към приложения и събиране на данни за проследяване, без да са необходими промени в кода.
• Анализ, задвижван от изкуствен интелект: Алгоритми за машинно обучение се използват за анализ на данни от проследявания и автоматично идентифициране на аномалии, прогнозиране на проблеми с производителността и препоръчване на оптимизации.
• Интеграция със сървис меш: Сървис мешове като Istio и Linkerd предоставят вградена поддръжка за разпределено проследяване, което улеснява инструментариума и наблюдението на приложения с микросървиси.

Заключение

Разпределеното проследяване е основен инструмент за разбиране и управление на сложни разпределени системи. Като предоставя цялостен поглед върху потоците на заявките, то ви позволява да идентифицирате тесни места в производителността, да отстранявате грешки и да оптимизирате разпределението на ресурсите. Тъй като архитектурите на приложенията стават все по-сложни, разпределеното проследяване ще стане още по-критично за осигуряване на производителността, надеждността и наблюдаемостта на съвременните приложения.

Чрез разбирането на основните концепции, прилагането на най-добри практики и избора на правилните инструменти, организациите могат да използват разпределеното проследяване, за да получат ценни прозрения за своите системи и да предоставят по-добро потребителско изживяване. OpenTelemetry води пътя към стандартизация, правейки разпределеното проследяване по-достъпно от всякога. Възползвайте се от разпределеното проследяване, за да отключите пълния потенциал на вашите модерни приложения.